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2024-06-16 00:19:29作者：翟江哲Frasier

# 推荐文章：Continuous Intelligence 和 CD4ML 工作坊 —— 让机器学习部署自动化





## 项目介绍

在当今的数字时代，数据科学和机器学习（Machine Learning, ML）正以前所未有的速度改变着我们的工作方式。但是，如何将这些复杂的模型从实验阶段过渡到生产环境，并保持其持续的智能和效率，一直是个挑战。**连续情报和 CD4ML 工作坊**正是为解决这一难题而设计。

这个由ThoughtWorks开发并不断进化的工坊，基于已有的[CD4ML Workshop](https://github.com/ThoughtWorksInc/cd4ml-workshop)，专为那些希望实现**连续交付机器学习(Continuous Delivery for Machine Learning)**与建立**连续情报系统(Continuous Intelligence systems)**的人士准备。通过这个平台，参与者将能够体验从设置环境到运行复杂服务的全过程，无需预先下载或安装任何软件。

## 技术分析

### 核心工具链

工坊精心集成了多个强大的工具：

- **Python 3.9**: 强大的编程语言，适用于各种数据分析任务。
- **Docker**: 隔离且可移植的应用容器解决方案，简化了开发流程。
- **Jenkins**: 自动化构建、测试和部署的持续集成服务器。
- **EFK堆栈**(ElasticSearch, Fluentd, Kibana): 日志管理和可视化的一体化解决方案。
- **JupyterLab**: 弹性的工作空间，适用于代码编写、文档编写等。
- **MLFlow**: 跟踪和管理ML实验的开放源码平台。
- **Minio**: 分布式云存储服务，用于大规模数据存储。

所有工具均以Docker容器形式自动配置，极大降低了参与者的入门门槛。

## 应用场景与技术实施

### 销售预测与房地产价格预测案例

本工坊提供了两个实战型的ML问题——销售预测和房地产价格预测，旨在让用户亲身体验CD4ML的全流程。利用Favorita公司提供的销售数据和Zillow集团的数据集，参与者不仅可以了解如何处理实际数据，还能掌握ML模型的训练、优化及部署方法。

### 环境链接概览

成功搭建环境后，一系列关键组件如Jenkins、JupyterLab、MLFlow、以及Kibana/fluentD/Elasticsearch等将自动启动，在`http://localhost:3000`上即可访问。这不仅简化了操作过程，还确保了信息的一致性和实时反馈。

## 项目特色

- **一站式ML模型生命周期管理**：从数据预处理到模型评估，再到结果可视化，一应俱全。
- **无缝集成**：所有所需的服务和工具都已在Docker环境中自动配置，避免了繁琐的手动安装步骤。
- **实用的案例研究**：结合真实世界的商业问题，让理论与实践紧密结合。
- **易于上手的学习路径**：清晰有序的教程指南，逐步引导用户完成从基础到高级的技能提升。

总之，**连续情报和 CD4ML 工作坊**是每个渴望提升数据科学能力团队的理想选择，无论您是初学者还是有经验的技术人员，都能在此找到适合自己的成长之路。现在就加入我们，开启您的机器学习之旅吧！